ВУЗ: Омский государственный технический университет
Категория: Учебное пособие
Дисциплина: Теория систем
Добавлен: 12.02.2019
Просмотров: 804
Скачиваний: 3
– Принцип конечной цели: абсолютный приоритет конечной (глобальной
цели).– Принцип единства: совместное рассмотрение системы как целого и
как совокупности частей (элементов).– Принцип связности: рассмотрение
любой части совместно с ее связями с окружением.– Принцип модульного
построения: полезно выделение модулей в системе и рассмотрения ее как
совокупности модулей.– Принцип иерархии: полезно введение иерархии
частей (элементов) и (или) их ранжирование.– Принцип функциональности:
совместное рассмотрение структуры и функции с приоритетом функции над
структурой.– Принцип развития: учет изменяемости системы; ее способность
к развитию, расширению, замене частей, накапливанию информации.–
Принцип децентрализации: сочетание в принимаемых решениях и
управлении централизации и децентрализации.– Принцип неопределенности:
учет неопределенностей и случайностей в системе.
2.2 Основные процедуры системного анализа
– Изучение структуры системы, анализ ее компонентов, выявление
взаимосвязей между отдельными элементами.– Сбор данных о
функционировании системы, исследование информационных потоков,
наблюдение и эксперименты над анализируемой системой.– Построение
моделей.– Проверка адекватности моделей, анализ неопределенности и
чувствительности.– Исследование ресурсных возможностей.– Определение
целей системного анализа.– Формирование критериев.– Генерирование
альтернатив.– Реализация выбора и принятия решений.– Внедрение
результатов анализа.Пример: Экономические критерии – прибыль,
рентабельность, себестоимость.Технико–экономические –
производительность, надежность, долговечность.Технологические – выход
продукта, качество продукта и т.д.
2.3 Классификация систем
Общепринятой классификации экономико–математических моделей не
существует, однако можно выделить примерно десять классификационных
рубрик таких моделей; рассмотрим некоторые из них:
а) по степени агрегирования объектов моделирования модели разделяются
на макроэкономические и микроэкономические;
б) по предназначению, т.е. по цели создания и применения выделяют
балансовые модели, выражающие требования соответствия наличия ресурсов
и их использование, трендовые модели, в которых развитие моделируемой
экономической системы отражается через тренд (длительную тенденцию) ее
основных показателей; оптимизационные модели, предназначенные для
выбора наилучшего варианта из определенного или бесконечного числа
вариантов производства, распределение или потребление; имитационные
модели, предназначенные для использования в процессе машинной имитации
изучаемых систем или процессов и др.
в) по типу информации, используемой в модели экономики,
математические модели делятся на аналитические, построенные на
априорной
информации
и
идентифицируемые,
построенные
на
апостериорной информации.
г) по учету факторов времени модели подразделяются на статические, в
которых все зависимости отнесены к одному моменту времени, и
динамические, описывающие экономические системы в развитии;
д) по учету фактора неопределенности модели распадаются на
детерминированные, если в них результаты на выходе однозначно
определяются
управляющими
воздействиями,
и
стохастические
(вероятностные) если при задании на входе модели определенной
совокупности значений на ее выходе могут получиться различные результаты
в зависимости от действия случайного фактора;
е) экономико–математические модели могут также классифицироваться по
характеристике математических объектов, включенных в модель, т.е. по типу
математического аппарата, используемого в модели. С этой точки зрения
могут быть выделены следующие модели: матричные, линейного и
нелинейного программирования, корреляционно–регрессионные, сетевого
планирования, теории игр, теории массового обслуживания и т.д.
В качестве примера рассмотрим экономико–математическую модель
межотраслевого баланса, которая с учетом приведенных выше характеристик
является макроэкономической, аналитической, балансовой, матричной,
детерминированной. Бывают статические и динамические.
3. Модели и моделирование в системном анализе.
3.1 Основные понятия
Одним из основных методов научного познания является эксперимент, а
самой распространенной его разновидностью – метод моделирования
систем.
Существуют системы, на которых просто невозможно ставить
эксперименты с познавательной целью. К таким системам относится
экономика.
Под моделью принято понимать систему, способную замещать оригинал
так, что ее изучение дает новую информацию об оригинале. Модель должна
частично или полностью воспроизводить структуру моделируемой системы,
ее функции.
Под моделированием понимается передача построения и исследования
модели, способной заменить реальную систему и дать о ней новую
информацию.
Процесс моделирования включает в себя следующие основные этапы:
а) постановка проблемы (задачи), выработка цели исследования и
исходных предпосылок;б) переход от оригинала к модели, т.е. построение
модели;в)
экспериментальное
исследование
модели;г)
перенесение
результатов, полученных при исследовании модели на моделируемую систему
(оригинал).
Процесс моделирования обладает цикличностью.
Пример: самолет.
Возможность переноса различных свойств модели на оригинал обоснована
сходством (аналогией) оригинала и модели. Что же касается вида и полноты
сходства оригинала и модели, то этот вопрос решается в зависимости от
особенностей различных типов моделей.
Модели условно делятся на 2 типа: физические и символические.
В свою очередь физические модели делятся на модели геометрического
подобия и аналоговые модели.
Символические модели описывают структуру и функции оригинала с
помощью символов и соотношений между ними, выражающих определенные
зависимости, присущие оригиналу.
Большое место среди символических моделей занимают математические
модели (уравнения неравенства, функции, алгоритмы и т.д.), отражающие
математические и логические зависимости.
Математическая модель представляет собой систему математических и
логических соотношений, описывающих структуру и функции реальной
системы.
– отличается по своей физической природе от оригинала;
– часто является универсальной, т.е. используется для исследования
различных систем;
– позволяет использовать средства вычислительной техники.
Среди математических моделей важное место занимают экономико–
математические модели.
3.2 Экономико–математические модели
Большинство экономико–математических моделей включают в себя
систему уравнений и неравенств, состоящих из набора переменных и
параметров. Переменные величины характеризуют, например, объем
производимой продукции, капитальных вложений, перевозок и т.п., а
параметры – нормы расхода сырья, материалов, времени на производство
определенной продукции.
Практически в каждой модели можно выделить две группы переменных:
1) внешние переменные – их значения определяются вне данной модели и
считаются заданными; 2) внутренние переменные, значения которых
определяются в результате исследования модели.
Различают структурные и функциональные экономико–математические
модели. Структурные модели исследуют состав системы, взаимосвязи ее
элементов. Функциональные модели позволяют оптимизировать поведение
системы в различных ситуациях безотносительно к ее внутренней структуре.
Экономико–математические модели используются преимущественно для
планирования или прогнозирования системы на будущее (как будет
протекать экономический процесс, если в его основу положить определенную
систему экономических предпосылок).
Экономико–математические модели делятся также на описательные и
оптимизационные.
Описательные
модели
экономических
систем
представляют собой формализованную с помощью математического аппарата
экономическую задачу и используются для более глубокого изучения
состояния системы и взаимосвязи ее элементов.
Пример: матричные модели межотраслевого баланса, производственная
функция.
Оптимизационные модели обладают условием нахождения оптимального
решения (критерий оптимальности), который записывается в виде
функционала.
Пример: модели оптимального производства, программы оптимального
раскроя, оптимального размещения предприятий, транспортная задача и т.п.
Делятся также на линейные и нелинейные.
Пример: увеличение выпуска продукции – затраты производства на
динамические и статические.
3.3 Общие положения системного описания экономического анализа
Под социально–экономической системой понимается сложная вероятностная
динамическая система, охватывающая процессы производства, обмена,
распределения и потребления материальных и других благ.
Она относится к классу кибернетических систем, т.е. управляемых.
Основным методом исследования систем является метод моделирования.
Практическими задачами экономико–математического моделирования
являются:
а) анализ экономических объектов и процессов;
б) экономическое прогнозирование, предвидение развития экономических
процессов;
в) выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной
иерархии.
Социально–экономические системы относятся, как правило, к так называемым
«сложным системам». Важнейшими свойствами сложной системы, которые
необходимо учитывать при их системном анализе, являются:
а) эмерджентность как проявление в наиболее яркой форме свойства
целостности системы, т.е. наличие у системы таких свойств, которые не
присущи ни одному из составляющих элементов, взятому в отдельности вне
системы. Эмерджентность есть результат возникновения между системами так
называемых синэнергетических связей, которые обеспечивают увеличение
общего эффекта до величины большей, чем сумма эффектов элементов
системы, действующих независимо. Поэтому социально–экономические
системы необходимо использовать и моделировать в целом;
б) массовый характер экономических явлений и процессов;
в) динамичность экономических процессов, заключающаяся в изменении
параметров и структуры экономических систем под влиянием среды (внешних
факторов);
г) случайность и неопределенность в развитии экономических явлений;
д) невозможность изолировать протекающие в экономических системах
явления и процессы от окружающей среды, с тем, чтобы наблюдать и
исследовать их в чистом виде;
е) активная реакция на появляющиеся новые факторы, способность
социально–экономических систем к активным, не всегда предсказуемым
действиям в зависимости от отношения системы к этим факторам, способам и
методам их воздействия.
4. Задачи
управления запасами.
4.1Однопродуктовая модель простейшего типа
С увеличением запасов увеличиваются расходы на их хранение, но
уменьшаются потери из–за возможной их нехватки. Следовательно, одна из
задач управления запасами заключается в определении такого уровня
запасов, который минимизирует следующий критерий: сумму ожидаемых
затрат по хранению запасов, а также потерь из–за дефицита.
Суммарные Затраты на Затраты на Затраты на Потери от
затраты = приобретение + оформление + хранение + дефицита
заказа заказа
5.1.1. Однопродуктовая модель простейшего типа
Характеристики: 1)темп спроса известен и постоянен;
2) получение заказа мгновенно;
3) отсутсвует любые скидки;
4) нет дефифита.
Исходные данн: 1)темп спроса, издержки заказа и хранения
Рез-т: оптим.размер заказа время м/у заказами, точка возобновл-я заказа.
Пример: осветительные лампы в здании, использование канцелярских
товаров крупной фирмой, пром. изделия (болты, гайки), поступление
продуктов питания (хлеб, молоко).
Потери,
связанн
ые со
Сумма
рные
годовы
Минимал
ьные
Затраты
на
оформл
Закупоч
ная
Урове
нь
Оптималь
ный
время
Средний
уровень запаса
Возобновлени
е запаса
Момент
поставки
Уровень
запаса